De helft van de Vlaamse kmo's gelooft in AI. Bijna niemand heeft een plan.
Michiel Hauwaert · 22 september 2026 · 6 min lezen
Beeld gemaakt met AI.
Twee cijfers uit hetzelfde onderzoek. 52% van de Vlaamse kmo's ziet AI als een opportuniteit voor hun bedrijf. Eén op zeven heeft het effectief ingebouwd in hoe ze werken.
Tussen die twee cijfers zit het hele verhaal van AI in Vlaanderen anno 2026. Teamleader vroeg het aan 297 kmo's van alle groottes en presenteerde de resultaten in juni op hun Work Smarter-event in Gent. Ik heb de cijfers een paar keer gelezen, en wat mij opviel is niet dat ze slecht zijn. Wat mij opviel is hoe hard ze lijken op wat wij elke week zien bij bedrijven die ons bellen.
Groot geloof, klein gebruik
Het geloof is er. De helft verwacht zelfs dat AI hun omzet doet stijgen. Maar kijk naar de onderste balk. Slechts één op zeven bedrijven heeft AI ingebouwd in hoe ze werken, in plaats van in hoe één persoon werkt.
Dat eerste cijfer is het cijfer dat mij het meest zorgen baart, en niet om de reden die je denkt. Niet omdat het gevaarlijk is dat medewerkers zelf tools ontdekken. Dat is net goed. Wel omdat "iedereen doet wat hij wil" betekent dat de kennis nergens blijft plakken. Els vindt een fantastische manier om offertes sneller te schrijven, en niemand anders in het bedrijf weet dat. Als Els vertrekt, vertrekt de tijdswinst mee.
Het schrijfhulpje-plafond
Waarvoor gebruiken die kmo's AI dan wel? Vooral als schrijfhulpje: mails herwerken, teksten vertalen, iets samenvatten. Nuttig, absoluut. Maar het is ook precies waar de meeste bedrijven blijven hangen. En kijk dan naar waar AI niet wordt ingezet:
Dat is geen toeval. Een mail herschrijven is een taak van vijf minuten die je in een chatvenster doet. Facturen verwerken is een proces: het komt elke week terug, er zijn meerdere stappen, en er zit een collega en een boekhouder aan vast. Daar heb je geen tool voor nodig, daar heb je een aanpak voor nodig. En dat is net waar de meeste bedrijven blijven steken.
Waarom het niet vooruit geraakt
Het onderzoek vroeg ook wat kmo's tegenhoudt. Het antwoord verraste mij, omdat het níet is wat je in de krant leest.
Geld staat er niet bij. Angst voor jobverlies bijna niet: 4%. Het probleem is richting. Meer dan de helft van de kmo's weet gewoon niet waar te beginnen, en een derde heeft niemand in huis die het kan uitleggen. Teamleader vat het zelf samen: er is niemand die het bedrijf op sleeptouw neemt.
Kmo's hebben geen AI-probleem. Ze hebben een "wie neemt dit in handen"-probleem.
Herken je jezelf?
Uit die cijfers komen drie profielen. Ik durf wedden dat je je bedrijf in één ervan herkent, en waarschijnlijk niet in het profiel dat je zou willen.
Je hebt zelf ChatGPT of Claude ontdekt en het bespaart je elke dag een half uur. Maar het blijft bij jou. Je team ziet je ermee bezig en denkt: dat is iets voor de baas.
Het risico: de tijdswinst groeit niet mee. Jij wordt sneller, het bedrijf niet.
De volgende stap: kies één taak die een collega elke week doet en laat die collega ze overnemen met jouw aanpak. Niet uitleggen, laten doen.
Verschillende mensen gebruiken verschillende tools, sommigen op een gratis account met klantgegevens erin, niemand weet van elkaar wat werkt. Het voelt als vooruitgang omdat er beweging is.
Het risico: data die buitengaat waar ze niet mag, dubbel betaalde abonnementen, en kennis die vertrekt met de mensen.
De volgende stap: een inventaris van één A4. Wie gebruikt wat, waarvoor, met welke gegevens. Meestal is dat de eerste keer dat iemand het overzicht heeft, en het schrikt altijd een beetje.
Facturen komen binnen en worden voorbereid zonder dat iemand ze intikt. Offertes vertrekken uit een vaste aanpak die iedereen gebruikt. Er zijn afspraken over wat wel en niet in een tool mag.
Het risico: je stopt na de eerste twee processen omdat het al veel beter is dan vroeger.
De volgende stap: meten. Amper iemand meet de tijdswinst, en zonder cijfer blijft het buikgevoel. Hoe je dat doet, staat hier.
Van losse tools naar één systeem: hoe dat er in de praktijk uitziet
Neem een installatiebedrijf met twaalf mensen. Tien op de baan, de zaakvoerder en één administratieve kracht op kantoor. Het soort bedrijf waar wij er in Vlaanderen honderden van zien.
De zaakvoerder tikt 's avonds offertes uit op basis van foto's en notities van de werf. Anderhalf uur per offerte. De administratieve kracht typt leveranciersfacturen over in Excel. Klanten bellen om te vragen wanneer iemand komt.
De zaakvoerder ontdekt dat AI een offerte kan opstellen uit zijn notities. Hij wint een half uur per offerte. De rest van het bedrijf verandert niets. Dit is de solist.
Werfnotities gaan via een vaste sjabloon naar AI, de offerte komt terug in de huisstijl, en de zaakvoerder leest enkel na. Leveranciersfacturen worden automatisch uitgelezen en klaargezet in de boekhouding; de administratieve kracht keurt ze 's ochtends goed. Klanten krijgen de avond voordien automatisch een bericht met het tijdslot. Drie processen, drie afspraken over wie wat controleert.
Ter illustratie. De cijfers verschillen per bedrijf, het patroon niet: de winst zit in het proces, niet in de tool.
Het verschil tussen fase twee en fase drie is geen betere tool. Het is dat iemand heeft beslist: dít is hoe wij offertes maken, en iedereen doet het zo. Die beslissing is wat "een plan" in de praktijk betekent. Geen strategiedocument van dertig pagina's. Eén taak per maand die je vastlegt.
Schrijf op één blad de drie taken op waar je team het meest over zucht. Kies de saaiste. Dat is je eerste proces. Wie het in handen neemt, hoeft geen techneut te zijn. Het moet iemand zijn die het gedaan wil krijgen.
De 52% die in AI gelooft, heeft gelijk. De 14% die het ingebouwd heeft, heeft het bewijs. Het enige wat daartussen zit, is iemand die zegt: wij beginnen hier.
Bron: rondvraag van Teamleader bij 297 Vlaamse kmo's, voorgesteld op Work Smarter (Gent, juni 2026), zoals gerapporteerd door ITdaily.
Wil je dit toegepast zien op jouw werk?
In een gratis AI Scan bekijken we samen welke taak jij het eerst kunt wegnemen.
Plan een gratis AI Scan →Michiel leidde al meer dan 250 mensen op om praktisch met AI te werken. Hij helpt teams AI te vertalen naar hun dagelijkse werk.
